课程简介


本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。


课程大纲


金


第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础


1. CV背景介绍


2. OpenCV完全解析基础


3. 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等


第二讲  初探计算机视觉


1. VideoCapture类介绍


2. Opencv编程常见错误


3. Python环境搭建+语法


应用：机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）






第三讲 空域图像处理的洪荒之力


1. 图像卷积运算


2. 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯


应用：车牌识别项目






第四讲：机器视觉中的特征提取与描述


1. 霍夫变换


2. 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）


应用：无人车项目提示






第五讲：坐标变换与视觉测量


1. 相机模型


2. 2D、3D、坐标变换


3. 相机标定


应用：增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）






寒


第六讲：深度学习在图像识别中的应用


分类：linear regression, neural networks


检测：bounding box regression


定位：localization


应用：使用CNN进行图像识别






第七讲：图像检索


1. 图像检索与特征抽取


2. 海量数据与快速检索


3. 电商商品检索技术


应用：基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例






李


第八讲：图像标注与问答


1. 语言模型介绍


2. LSTM模型与标注问题


3. 应用：DenseCaption in Generating Captions in Images.






第九讲：3D计算机视觉


1. 表面和外形重构


2. 基于模型的重构


3. 应用：人脸动画






冯


第十讲：机器视觉项目实战


CV 实战：以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题
 

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